Разделы

ПО Софт Цифровизация Электроника

Ученые разработали инновационный метод планирования движения беспилотного автомобиля

Исследователи из Центра когнитивного моделирования Московского физико-технического института и Института искусственного интеллекта AIRI предложили инновационный алгоритм планирования траектории при движении в плотном потоке для беспилотного автомобиля. Исследование опубликовано в IEEE Robotics and Automation Magazine — международном академическом журнале, посвященном созданию роботизированной техники, а также вопросам ее взаимодействия с человеком. Об этом CNews сообщили представители МФТИ.

Новая разработка дает возможность транспортному средству в процессе автономного вождения эффективно и безопасно выполнять критически важные маневры на дороге. Такие, как смена полосы движения (что требует однократного перестроения), обгон движущегося препятствия (двукратное перестроение) и другие.

По словам создателей, предложенный метод позволяет интегрировать два плана решения задачи: постановку проблемы на высоком уровне и планирование движения на низком уровне. Совмещение этих планов дает возможность избегать выбора заведомо неосуществимых с физической и технической точек зрения траекторий движения.

14396_700.jpg
Ученые разработали инновационный метод планирования движения беспилотного автомобиля

Вместе с тем новый алгоритм уменьшает чрезмерные ограничения, заложенные в традиционных моделях управления, что делает более свободным выбор бортовым компьютером оптимального маршрута в каждой конкретной ситуации. При этом акцент делается на тщательном анализе окружающей динамической среды и предсказании действий других участников движения.

«Известные существующие модели достаточно консервативны. К примеру, при планировании эти алгоритмы стремятся перестраховаться, стараясь предусмотреть все негативные сценарии. В результате зачастую технический “мозг” не решается на обгон даже в простых ситуациях. В свою очередь, предложенный подход более адаптивен и, кроме соблюдения правил, исходит из меняющейся дорожной ситуации. Его сравнение с другими базовыми методами продемонстрировало значительное сокращение времени на выполнение маневров», — сказал один из авторов разработки, директор Центра когнитивного моделирования МФТИ и ведущий научный сотрудник Института AIRI Александр Панов.

При принятии решения, объяснил он, программа ежесекундно оценивает расположение соседних объектов и прогнозирует их траектории. Затем благодаря встроенному алгоритму она из множества вариантов выбирает оптимальный и, реализуя его, генерирует порядок действий, отдавая команды на приводы.

Как власти потратят 17 млрд руб. на подготовку кадров в сфере БАС
Цифровизация

В настоящее время управляющий комплекс поддерживает маневры удержания полосы движения, уступки проезда встречному транспортному средству, перестроения в другую полосу и обгона впереди идущего автомобиля. В будущем номенклатура возможных действий может быть расширена за счет различных сценариев пересечения полос и отработки неожиданных и экстремальных ситуаций.

Особое внимание создатели алгоритма уделили повышению уровня комфорта езды для пассажиров в автономном режиме за счет увеличения плавности вождения. Такой режим — без внезапных рывков, толчков и торможений — по мнению разработчиков, в большей степени соответствует человеческому восприятию безопасного вождения.

В ходе исследований предложенный метод был апробирован в ряде имитационных экспериментов. Их сценарии охватывали поездки по двухполосной магистрали со встречным движением и по шоссе с несколькими полосами с односторонним движением. При этом для всех участников дорожного движения задавались разные скоростные режимы.

Компьютерное моделирование продемонстрировало, что новый алгоритм позволяет управляющему устройству беспилотных транспортных средств с эффективностью, близкой к 100%, выполнять планирование маневров и реализовывать их, учитывая существующие технические ограничения и избегая недопустимых траекторий.